/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
5,6 ГБ
Архитектура
phi-msft · dense
Опубликована
14 дек 2023

phi-2-chat

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на инструкциях Phi-2 для генерации ответов в чате и выполнения текстовых запросов.

25скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 дек 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

malhajar/phi-2-chat — дообученная методом SFT версия Phi-2, разработанная Мохамадом Альхаджаром. Модель предназначена для генерации ответов в формате чата и выполнения инструкций; при дообучении использовался набор yahma/alpaca-cleaned. В карточке приведён шаблон запроса с секциями Instruction и Response.

Модель использует плотную архитектуру PhiForCausalLM семейства Phi и принимает текст, выдавая текст. Контекст составляет 2048 токенов. README указывает турецкий язык, а метаданные — английский; основной язык модели по имеющимся сведениям определить нельзя. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия и размер модели в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в формате Alpaca
  • генерация реплик чат-бота
  • ответы на вопросы на турецком языке
  • создание текстовых ответов на английском языке

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В README и метаданных расходятся сведения об основном языке; лицензия и размер модели в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

malhajar/phi-2-chat is a finetuned version of phi-2 using SFT Training. This model can answer information in a chat format as it is finetuned specifically on instructions specifically alpaca-cleaned

Model Description

Prompt Template

### Instruction:

<prompt> (without the <>)

### Response:

How to Get Started with the Model

Use the code sample provided in the original post to interact with the model.

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
 
model_id = "malhajar/phi-2-chat"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,
                                             device_map="auto",
                                             torch_dtype=torch.float16,
                                             revision="main")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

question: "Türkiyenin en büyük şehir nedir?"
# For generating a response
prompt = '''
### Instruction:  {question} ### Response:
'''
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(inputs=input_ids,max_new_tokens=512,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,top_k=50, do_sample=True,repetition_penalty=1.3
        top_p=0.95,trust_remote_code=True,)
response = tokenizer.decode(output[0])

print(response)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
d10f73b

0 моделей